IA está queimando dinheiro muito rápido? As maiores empresas de tecnologia da China correm para levantar fundos

Várias das empresas de internet mais ricas da China começaram recentemente a buscar recursos externamente.

A Alibaba realizou uma oferta pública de subscrição, o Tencent emitiu títulos e o ByteDance obteve um empréstimo sindicalizado de 29,6 bilhões de dólares junto a quase 30 bancos.

Mas a pergunta é: será que elas realmente precisam de dinheiro? Pelo menos na aparência, não parece ser o caso.

No final de junho deste ano, a Alibaba ainda tinha 474,5 bilhões de yuans em caixa e outros investimentos líquidos. O valor oficialmente divulgado de “caixa total” do Tencent também foi de 511,2 bilhões de yuans. O ByteDance, que não divulga relatórios financeiros, é igualmente uma das empresas de internet mais lucrativas da China.

Se já são tão ricas assim, por que ainda buscam recursos por toda parte?

A resposta é simples: IA.

O mais recente a ingressar nessa onda de captação é o ByteDance.

Em 3 de setembro, segundo relatos da imprensa, o ByteDance inicialmente planejava tomar empréstimo de apenas 20 bilhões de dólares. Após a divulgação da notícia, quase 30 bancos da China, Estados Unidos, Europa e Cingapura participaram, com inscrições superando 30 bilhões de dólares. O ByteDance ampliou então o valor do empréstimo para 29,6 bilhões de dólares (cerca de 200 bilhões de yuans), tornando-o a segunda maior operação de empréstimo em dólares na Ásia este ano.

O mais notável é que esse montante foi obtido sem garantias.

Uma pessoa diretamente envolvida na transação afirmou que empréstimos não garantidos dessa magnitude são muito raros. Em resumo, os bancos ousaram emprestar com base exclusivamente no crédito do ByteDance.

Em 2024, o ByteDance também tomou empréstimos de 10,8 bilhões de dólares junto a cerca de 20 instituições bancárias e financeiras domésticas e estrangeiras. Agora, o volume de empréstimos é quase três vezes maior que há dois anos, mas as condições de financiamento são ainda melhores.

Para que serve esse dinheiro? A explicação do ByteDance é “fins corporativos gerais”, mas, segundo relatos da imprensa, ele será usado principalmente para apoiar a expansão em IA.

A Alibaba seguiu um caminho diferente.

No final de agosto deste ano, a Alibaba colocou novas ações em Hong Kong, arrecadando 80 bilhões de dólares de Hong Kong de uma só vez, declarando seu uso de forma direta: todo esse valor será investido em IA, principalmente para expandir capacidade computacional, construir grandes centros de dados de IA e atualizar sua infraestrutura em nuvem.

O Tencent recorreu ao mercado de títulos. Em junho deste ano, o Tencent emitiu títulos no valor de 2,45 bilhões de dólares e 15 bilhões de yuans, sendo que alguns dos títulos em yuans vencem diretamente em 2056 — um prazo de 30 anos. O Tencent não afirmou que esse dinheiro será especificamente destinado a investimentos em IA, mas, simultaneamente, acelerou significativamente seus investimentos em infraestrutura de IA.

Esse fenômeno de grandes empresas buscando recursos por toda parte não é exclusivo da China.

Até 7 de julho deste ano, Amazon, Alphabet, Meta e Oracle emitiram cerca de US$ 194 bilhões em títulos no ano, quase 80% a mais que os US$ 108 bilhões emitidos em todo o ano de 2025.

Dentre elas, a Meta emitiu US$ 25 bilhões em títulos numa única oferta no final de abril. A Oracle planeja arrecadar de US$ 45 bilhões a US$ 50 bilhões este ano por meio de títulos e emissão de ações para complementar o financiamento de sua infraestrutura em expansão para nuvem e IA.

Devido à intensa demanda de capital da IA, empresas de tecnologia na China e nos EUA estão cada vez mais buscando ativamente financiamento externo — não por falta de caixa, mas porque a IA exige investimentos maciços.

Se você for ao condado de Guangling, em Datong, Shanxi, e observar a infraestrutura computacional da ByteDance, poderá entender de forma mais intuitiva a expressão «IA consumindo dinheiro».

Lá, a subsidiária da ByteDance, Volcano Engine, implantou um grande Centro de Computação Taihang. Apenas para a segunda fase, o investimento total chega a 4,5 bilhões de yuans, com previsão de mais de 15.000 gabinetes de servidores; essa fase inclui ainda obras de apoio para um projeto de transmissão e transformação de energia de 220 kV.

▲ Fonte: Site do Governo Popular do Condado de Guangling

Normalmente, a IA que vemos é um chatbot ou um vídeo gerado em segundos. Mas, ao ser implementada na prática, transforma-se em salas de servidores, fileiras de equipamentos e uma vasta infraestrutura de apoio.

Embora os chips geralmente recebam maior atenção, obtê-los é apenas o primeiro passo. A verdadeira dificuldade está em transformar chips individuais em potência computacional estável e operacional.

Desde o início deste ano, as vendas dos chips H200 da NVIDIA para a China passaram por múltiplos processos de aprovação e entrega. Mesmo com licença obtida, os chips não ficam disponíveis imediatamente. Além disso, data centers exigem tempo para construção, instalação de equipamentos e, por fim, energização.

Isso também significa que o investimento em infraestrutura de IA é não só gigantesco, mas também exige planejamento antecipado e investimento contínuo.

Com a demanda crescente por potência computacional, as despesas de capital das grandes empresas também se expandiram rapidamente.

No início de 2025, a Alibaba anunciou que investirá pelo menos 380 bilhões de yuans nos próximos três anos para construir infraestrutura de IA e computação em nuvem, gastando cerca de 67,7 bilhões de yuans apenas no segundo trimestre.

A ByteDance é ainda mais agressiva. Segundo relatos da imprensa, ela discutiu internamente elevar seus gastos de capital em 2026 para até US$ 70 bilhões (cerca de 470 bilhões de yuans), com foco em data centers e outras infraestruturas de IA. Esse valor pode ser ajustado, mas já ilustra bem a escala dessa corrida.

Esse senso de urgência também é evidente em Zhang Yiming.

Ao anunciar sua saída da presidência da ByteDance em 2021, Zhang Yiming afirmou, em carta interna, desejar adotar «uma perspectiva de dez anos», dedicando mais tempo a aprender, pensar sistematicamente e pesquisar novidades.

Em julho deste ano, raramente falou em reuniões internas da equipe Seed, declarando explicitamente que não se deve depender da cópia de modelos concorrentes para obter rankings de curto prazo, e demonstrando disposição para sacrificar ganhos imediatos em prol de objetivos de longo prazo.

Na pesquisa e desenvolvimento de modelos, Zhang Yiming ainda enfatiza a visão de longo prazo, mas, quanto ao investimento em potência computacional e infraestrutura, a ByteDance claramente acelerou seu ritmo.

A razão é simples: se um modelo estiver atrasado hoje, pode ser atualizado em seis meses; mas, se os concorrentes já instalaram milhares de GPUs em seus data centers e já operam, enquanto o seu data center ainda está em construção e aguarda conexão elétrica, essa lacuna temporal será muito difícil de recuperar.

Além disso, na era da IA, a infraestrutura deixou de ser apenas um suporte aos negócios: ela própria passou a integrar o negócio.

O que um modelo pode realizar, quantos usuários consegue atender e se os custos podem ser reduzidos dependem diretamente da potência computacional. Em certa medida, onde a infraestrutura é construída define o teto dos negócios.

Portanto, a competição em IA pode durar muitos anos, mas a corrida pela infraestrutura concentra-se nestes poucos anos. O que as grandes empresas realmente disputam não são apenas chips, mas também tempo.

Mas isso levanta outra questão: se possuem centenas de bilhões em caixa, por que não gastam simplesmente seu próprio dinheiro?

Porque o dinheiro de uma empresa nunca é usado para apenas uma finalidade. Recompras de ações, aquisições e desenvolvimento de novos negócios exigem recursos, além de reservar espaço para riscos e oportunidades futuros.

Servidores, centros de dados e outras infraestruturas geram valor ao longo de muitos anos. Usar recursos de longo prazo para apoiar investimentos de longo prazo é uma escolha natural.

A Tencent é um exemplo muito intuitivo. Embora não tenha vinculado especificamente os recursos dos títulos à investimentos em IA, recursos de longo prazo claramente oferecem mais margem para futuros investimentos em larga escala.

Claro, há outro pré-requisito essencial para que grandes empresas ousem gastar assim: os números já começam a fechar.

Na teleconferência de resultados do segundo trimestre da Tencent este ano, um analista fez uma pergunta direta: se as despesas de capital forem calculadas com base nos cerca de 53 bilhões de yuans do segundo trimestre, as despesas anualizadas ultrapassariam 200 bilhões de yuans. Como a depreciação e amortização futuras afetariam os lucros? Quanto tempo levaria para a nova receita gerada pela IA cobrir esses custos?

James Mitchell, Diretor Estratégico da Tencent, revelou outra camada lógica por trás das despesas de capital da empresa.

Segundo ele, dada a atual demanda por poder computacional e os preços de locação, se a Tencent, como algumas empresas emergentes de computação em nuvem, alugasse diretamente o novo poder computacional a terceiros, poderia quase imediatamente cobrir a depreciação dos equipamentos e obter retornos sólidos rapidamente.

O presidente da Tencent, Martin Lau, acrescentou outro cálculo: parte do poder computacional cujos pagamentos e pedidos foram feitos há alguns meses já pode ser revendida, potencialmente gerando lucro superior a 30%.

Isso efetivamente fornece uma “almofada de segurança” para as despesas de capital da Tencent em IA: se seu próprio negócio de IA crescer rapidamente, usa o poder computacional internamente; se a demanda externa for maior, também pode monetizá-lo via serviços em nuvem.

O poder computacional está se transformando de um mero custo em um ativo produtivo capaz de gerar receita.

A Alibaba também começou a fazer cálculos semelhantes. Em agosto deste ano, Eddie Wu, CEO do Grupo Alibaba, afirmou na teleconferência de resultados que, com base na margem bruta média atual dos produtos de IA, o retorno sobre os investimentos em IA ocorreria em cerca de três anos. Com melhorias na margem bruta e na eficiência operacional, esse prazo poderia ser reduzido para 2,5 anos, ou até cerca de 2 anos no futuro.

Ele também mencionou que os chips A100 adquiridos pela Alibaba em 2020 — e até os chips V100 comprados em 2018 — ainda operam quase em plena capacidade, com vida útil real muito superior ao período teórico de depreciação.

Ao mesmo tempo, a receita começa a acompanhar. A receita de produtos de IA da Alibaba registrou crescimento de três dígitos pelo 12º trimestre consecutivo, com receita anualizada superior a 49,5 bilhões de yuans. No segundo trimestre deste ano, a receita da IA Kling da Kuaishou superou 850 milhões de yuans.

Esses números ainda não provam que os centenas de bilhões de yuans investidos em IA já foram totalmente recuperados. Mas, ao menos, as grandes empresas deixaram de depender apenas da imaginação para projetar o futuro da IA. Quanto investir, quanto tempo levará para recuperar e quanto receita será gerada — esse cálculo torna-se cada vez mais claro.

Assim, inicia-se um novo ciclo: mais poder computacional permite treinar mais modelos e atender mais clientes; com o crescimento da receita, a empresa ganha mais confiança para continuar investindo e consegue captar mais facilmente a próxima rodada de financiamento.

Dinheiro transforma-se em poder computacional, poder computacional impulsiona os negócios e os negócios sustentam a próxima rodada de investimento.

Contudo, a direção do mercado de capitais também está mudando.

No primeiro semestre deste ano, o capital mostrou entusiasmo pela IA tanto na China quanto nos EUA. No entanto, ao entrar no segundo semestre, o mercado tornou-se mais cauteloso, com crescente atenção voltada à viabilidade das altas avaliações e ao tempo necessário para que os maciços investimentos gerem retorno.

É por isso também que a emissão de direitos da Alibaba, no valor de HK$80 bilhões, é relevante. A Alibaba não sofre escassez de caixa, mas mesmo assim optou por garantir esses recursos agora. A ByteDance ampliou sua escala de empréstimos sindicalizados, e a Tencent emitiu títulos de longo prazo — considerações semelhantes motivam também essas iniciativas.

Para grandes empresas de tecnologia, acumular recursos nos próximos anos, enquanto o financiamento ainda é acessível, é claramente uma aposta mais segura do que esperar para captar fundos apenas quando forem realmente necessários.

Pois essas estão longe de ser as únicas empresas que precisarão de capital no futuro. Empresas de plataformas, de chips, provedoras de nuvem e de modelos de grande porte continuam precisando aumentar seus investimentos. Quando todos exigirem simultaneamente dezenas ou centenas de bilhões de yuans, o próprio capital poderá tornar-se um recurso escasso.

Essas grandes empresas de tecnologia percebem cada vez mais que esta batalha da IA difere da era da internet: a tecnologia define se você terá assento à mesa, mas a profundidade de seus cofres pode determinar por quanto tempo você nele permanecerá.